股票量化投資知識測試

❶ CQF考試題型有哪些主要考什麼內容

CQF考試題型大概為兩個大題，多個小題，每個小題根據難易程度占不同的權重，CQF考試總分為100分，合格標准為60分，主要考基礎數學，風險回報，利率等相關內容，具體如下：
CQF考什麼
1、基礎數學，在CQF課程中，與理科數學相關聯的知識點佔大多數，其中包括了轉換密度函數、隨機微積分、概率論、中心極限定理、資產價格、伊藤引理等知識，這些知識點都是與數學密切相關。
2、風險與回報，另外還會涉及有資產的定價模型、馬科維茨經典投資組合理論等相關專業知識。
3、利率和產品的關系，在金融投資領域里，利率和產品的關系也是占據了比較重要的位置，在CQF中就會涉及到利率和產品的關系這知識點，在教材里各章節還會有固定產品的收益率、測試風險及控制風險的方法等專業知識。
CQF考試科目
CQF考試沒人分為六個模塊內容，兩個選定的高級選修課，三個考試和一個最終項目組成，其中6個模塊內容如下：
1、量化金融的構建基塊，會介紹作為模型框架的應用It?演算的規則。您將使用隨機演算和mar理論李族來構建工具念隱，並學習如何使用簡單的隨機微分方程及其相關的Fokker-Planck和Kolmogorov方程。
2、定量風險與回報，會學習Markowitz的經典投資組合理論，資本資產定價模型以及這些理論的最新發展。我們將研究定量風險和回報，研究諸如ARCH框架之類的計量經濟學模型和諸如VaR之類的風險管哪高弊理指標以及它們在行業中的使用方式。
3、股票和貨幣，會探討布萊克-斯科爾斯理論作為建立在Delta標題和無套利原則基礎上的理論和實踐定價模型的重要性。您將使用各種數學知識來了解股票和貨幣背景下的理論和結果，以使您熟悉當前使用的技術。
4、數據科學與機器學習l，會介紹金融中使用的最新數據科學和機器學習技術。從對該主題的全面概述開始，您將學習基本的數學工具，然後深入研究監督學習的主題，包括回歸方法，k近鄰，支持向量機，集成方法等等。
5、數據科學與機器學習ll，會學習更多用於金融機器學習的方法。從無監督學習，深度學習和神經網路開始，我們將進入自然語言處理和強化學習。您將研究理論框架，但更重要的是，分析實際案例研究，探索如何在金融中使用這些技術。
6、固定收益和信用，會回顧行業中使用的多種利率模型，重點是每種模型的實施和局限性。在第二部分中，您將了解信用以及如何在量化金融中使用信用風險模型，包括結構化，簡化形式以及copula模型。
CQF考試流程
CQF項目一共包含3次考試和最終的project，每門考試的開始時間如下：
1、第一次考試：完成第一門和第二門必修課；
2、第二次考試：完成第三門必修課；
3、第三次考試：第5門必修課開始兩周之後；
4、Final Project:在第5門必修課程接近尾聲的時候開始。
其中，前面三次考試持續的時間為兩周，Final Project約為兩個月。前面三次考試為總分權重的20%，最後的project為40%。

❷ 如何量化炒股

首先，可以通過學習量化策略來進行，主要包括多因子策略、統計套利、機器學習。

量化交易是一種新興的系統化金融投資方法，它綜合多個學科的知識，用先進的數學模型代替人的主觀思維制定交易策略，利用計算機強大的運算力從龐大的股票、債券、 期貨等歷史數據中回測交易策略的盈虧「概率」，通過管理盈虧的「概率」幫助投資者做出准確的決策。

此外，我們可以通過數庫多因子量化平台進行炒股，它會呈現出影響股價走勢的相關因子，讓投資者從中選取影響力高的因子，組合成量化策略，進行收益對比分析，得出最理想的股票組合。還可以自由添加、刪除、收藏多個因子，僅需幾秒鍾就可以完成大量的數據運算，操作方便快捷。

潛在風險

量化交易一般會經過海量數據模擬測試和模擬操作等手段進行檢驗，並依據一定的風險管理演算法進行倉位和資金配置，實現風險最小化和收益最大化，但往往也會存在一定的潛在風險，具體包括：

1、歷史數據的完整性。行情數據不完整可能導致模型與行情數據不匹配。行情數據自身風格轉換，也可能導致模型失敗，如交易流動性，價格波動幅度，價格波動頻率等，而這一點是量化交易難以克服的。

2、模型設計中沒有考慮倉位和資金配置，沒有安全的風險評估和預防措施，可能導致資金、倉位和模型的不匹配，而發生爆倉現象。

3、網路中斷，硬體故障也可能對量化交易產生影響。

4、同質模型產生競爭交易現象導致的風險。

5、單一投資品種導致的不可預測風險。

為規避或減小量化交易存在的潛在風險，可採取的策略有：保證歷史數據的完整性；在線調整模型參數；在線選擇模型類型；風險在線監測和規避等。

❸ 關於量化交易，這些入門知識你需要了解

這篇文章將向你介紹量化交易系統的一些基本概念。本文主要面向兩類讀者，第一類是正在努力尋找一份量化交易員工作的求職者，第二類是期望嘗試開啟自己量化交易事業的個人投資者。關於量化交易，這些入門知識你需要了解。
量化交易是數量金融學一個極其艱深復雜的領域。若要通過面試或構造你自己的交易策略，就需要你投入時間學習一些必備知識。
量化交易系統包括四個主要部分：
策略識別：搜索策略、挖掘優勢、確定交易頻率。
回溯測試：獲取數據、分析策略性能、剔除偏差。
交割系統：連接經紀商、使交易自動化、使交易成本最小化。
風險管理：最優資本配置、最優賭注或凱利准則、交易心理學。
我們首先來談談如何識別一個交易策略。
策略識別
所有量化交易流程都肇始於一個初期研究。這個研究流程包括搜索一個策略、檢驗它是否適合你可能正在運作的策略組合、獲取任何測試策略時所需數據、努力優化策略使其預期年化預期收益更高且(或)風險更低。如果你是一個「散戶」交易員，一定要清楚自己的資金是否充足，以及交易成本對策略的影響。
通過各種公開數據搜索可盈利的策略實際上十分簡單，並沒有大家想的那麼難。研究學者會定期發表理論交易結果(雖然大多為交易成本總額)。一些數量金融學主題博文也會詳細討論策略。交易期刊還會簡報一下基金管理公司使用的一些策略。
你可能會問，個人與公司怎麼可能願談他們的可盈利策略，特別是當他們知道，如果其他人「復制相同的策略」，長期而言它終將失效。
原因就在於，他們通常不會透露具體的參數以及他們所使用的調參方法，而這些優化技能才是把一個表現平庸的策略調成一個回報豐厚的策略所需的關鍵技術。實際上，若要創建你自己的、獨一無二的策略，一個最好的法子就是尋找相似的方法，爾後執行你自己的優化程序。
你所看到的很多策略都可歸入均值回歸交易策略、趨勢跟隨或動量交易策略兩類。
均值回歸策略試圖利用這么一個事實：「價格序列」(如兩個關聯資產的價差)存在一個長期均值，價格對均值的短期偏離終將回歸。
動量交易策略則試圖「搭上市場趨勢的順風車」，利用投資心理和大基金結構信息在一個方向積聚動量，跟隨趨勢直至回歸。
定量交易還有一個重要方面，即交易策略的頻率。低頻交易(Low Frequency Trading， LFT)通常指持有資產超過一個交易日的策略。相應地，高頻交易(High Frequency Trading， HFT)通常指持有資產一個交易日的策略。
超高頻交易(Ultra-High Frequency Trading， UHFT)指持有資產的時常達秒級與毫秒級的策略。雖然散戶可以進行HFT與UHFT交易，但也只是在你掌握了交易「技術棧」與訂單簿動力學的詳細知識後才有可能。本篇入門文章，我們不會對這些問題做任何深入探討。
策略或策略集合一旦確定，現在就需要在歷史數據上測試其盈利能力，這就進入了回溯測試的工作范圍。
回溯測試
回溯測試的目標是提供證據，佐以證明通過以上流程所確定的策略，無論是應用於歷史(訓練)數據還是測試數據均可盈利。它可以反映該策略未來在「真實世界」中的預期表現。
由於種種原因，回溯測試不能保證一定成功。這或許就是量化交易最為微妙之處，由於它包含了大量的偏差，我們必須盡盡力仔細審查並剔除它們。
我們將討論幾種常見類型的偏差，包括先窺偏差、倖存者偏差與優化偏差(亦稱「數據窺視偏差」)。回溯測試中其他幾個重要方面，包括歷史數據的可用性與清潔度、真實交易成本及可靠回測平台上的決定。我們會在後續「交割系統」一節深入討論交易成本。
策略一旦確定，我們就需要獲取歷史數據，並藉此展開測試，如有可能還可改進策略。現在賣數據的很多，所有資產類型的數據都有。通常，數據的質量、深度、時間間隔不同，其價格也不同。
剛入門的量化交易員(至少零售等級)最初使用雅虎金融板塊(Yahoo Finance)的免費數據就行。對於數據供應商，這里不再贅言。我想重點談一談處理歷史數據時，時常遇到的問題。
對於歷史數據，人們主要關心的問題，包括數據精度或清潔度、倖存者偏差、應對如分發紅利、拆分股票等公司行為的調整。
精度與數據整體質量有關，無論數據是否包含錯誤。有時錯誤容易識別，比如使用一個窄帶濾波器，就可以找出時間序列數據中的「窄帶」並更正它們。其他時候，錯誤又很難甄別，經常需要根據多個數據供應商提供的數據進行對比檢查。
倖存者偏差通常是免費數據集或廉價數據集的一個」特徵「。對於一個帶有倖存者偏差的數據集，它不包含已經不再交易的資產數據。不再交易的證券，則表示已經退市或破產公司的股票。如果數據集中含有此類偏差，策略在此數據集上的測試表現可能比在」真實世界「里表現的更好，畢竟歷史」贏家「已經被預先篩選出來，作為訓練數據使用。
公司行為即公司開展的常引發原始價格階梯形變化的」邏輯「活動，它不應該計入價格預期年化預期收益。公司分發紅利和拆分股票行為是引發調整的兩個常見行為，二者無論發生哪一種，都需要進行一個」回調「的流程。我們一定要留心，不要把股票拆分和真實預期年化預期收益調整混為一談。許多交易員在處理公司行為時都碰過壁！
為了開展回溯測試，我們必須使用一個軟體平台。你可以選擇一個專門的回測軟體如MultiCharts，一個數值平台如Excel或MATLAB，或者一個用Python或C++完全自主實現的平台。對於MultiCharts(或類似平台)，個人是比較介紹，對於編程的要求比較低。
在做系統回測時，一定要量化表示系統性能。定量策略的「業界標准」度量為最大資金回挫與夏普比率。最大資金回挫表示一段時間(通常一年)內賬戶資金曲線從波峰至波谷的最大跌幅，常使用百分比表示。
由於大量的統計因素，LFT策略比HFT策略的資金回挫更高。歷史回測會顯示過去的最大資金回挫，它能夠較為貼切地反映策略的未來資金回挫情況。第二個度量指標是夏普比率，它被啟發式地定義為「超額預期年化預期收益均值與超額預期年化預期收益標准差的比值」。
這里，超額預期年化預期收益表示策略預期年化預期收益超出某個預定基準，如標普500或三月期短期國債(預期年化預期收益)的額度。注意人們通常不使用歷史預期年化預期收益指標，因為它忽略了策略波動性的影響，而夏普比率卻考慮到了這一點。
如果經過回測，策略的夏普比率很高且其最大資金回挫已經最小化，則可以認為它趨於無偏，下一步就是要搭建一個交割系統。
交割系統
交割系統是一個方法集合，由它來控制交易策略生成的交易列表的發送和經紀商的交割行為。事實上，交易可以半自動、甚至全自動生成，而執行機制可以手動、半自動(即「點擊一次交割一項」)或者全自動。
盡管如此，對於LFT策略，手動和半自動技術卻比較常見；對於HFT策略，則必須創建一個全自動交割機制，由於策略和技術彼此依賴，還要經常與交易指令生成器緊密相接。
在搭建交割系統時，我們需要考慮幾個關鍵因素：連接經紀商的介面、交易成本(包括傭金、滑動價差與價差)最小化、實時系統與回測時系統性能的差異。
聯系經紀人的方法有很多，你可以直接電話聯系他，也可以通過一個全自動高性能的應用程序介面(API)實現。理想情況，就是希望交割交易的自動化程度盡可能高。這樣一來，你不僅可以脫開身集中精力進行深入研究，還能運行多個策略、甚至HFT策略(實際上，如果沒有自動化交割，HFT根本不可能)。
前面說過的幾種常用回溯測試軟體如MATLAB、Excel和MultiCharts，對於LFT策略或簡單策略都是不錯的選擇。但是，如果要做真正的HFT，你就必須要構造一個用高性能語言(如C++)編寫的內部交割系統。
說個我的親身經歷，以前受聘於一家基金管理公司，我們有一個十分鍾的「交易周期」，每隔十分鍾下載一次新的市場數據，然後根據這十分鍾的信息進行交割。這里用的是一個優化的Python腳本。對於任何處理分鍾級或秒級頻率數據的工作，我相信C/C++更理想。
在一家大型的基金管理公司，交割系統的優化通常不在量化交易員的工作范圍。但是，在小點的公司或高頻交易公司，交易員就是交割人，所以技術面越廣越好。你要想進一家基金管理公司，一定要記住這一點。你的編程能力不說比你的統計學和計量經濟學稟賦更重要，至少也同樣重要！
另外一個屬於交割系統的重要問題是交易成本最小化。一般地，交易成本由三部分構成：傭金(或稅收)、損耗與價差。傭金是向經紀商、交易所和證券交易委員會(或類似政府監管機構)支付的費用；滑動價差是你的預期交割價位與真實交割價位的差值；價差則是待交易證券的賣出價與買入價之差。注意價差不是常數，它依賴於市場當前流動性(即買單和賣單數量)。
交易成本是決定一個策略是高夏普比率且盈利豐厚，還是低夏普比率且極不盈利的關鍵。根據回溯測試正確預測未來的交易成本很具有挑戰性，你需要根據策略頻率，及時獲取帶有賣出價與買入價信息的歷史交易數據。
為此，大型基金管理公司量化交易的整個團隊都專注於交割優化。當基金管理公司需要拋售大量交易時(原因五花八門)，如果向市場「傾瀉」大批股票，會迅速壓低價格，可能都來不及以最優價格交割。
因此，縱使遭受損耗風險，基金管理公式也會選擇使用演算法交易，通過「打點滴」的方式向市場出單。此外，其他策略如若「捕到」這些必要性條件，也能利用市場失效(獲利)。這是基金結構性套利的內容。
交割系統最後一個主要問題關繫到策略的實時性能與回測性能的差異。這種差異由多種因素造成，比如我們在「回溯測試」一節已經深入討論過的前窺偏差與最優化偏差。
然而，對於有些策略，在部署之前不易測得這些偏差。這種情況對於HFT最為常見。交割系統和交易策略本身均可能存在程序錯誤，回溯測試時沒有顯現卻在實時交易時出來搗亂。市場可能受到繼交易策略部署後的一場政變的影響，而新的監管環境、投資者情緒與宏觀經濟形勢的變化也均可能導致現實市場表現與回溯測試表現的差異，從而造成策略盈利性上的分歧。
風險管理
量化交易迷宮的最後一塊是風險管理程序。風險包含我們之前談論的所有偏差。它包括技術風險，比如所有在交易所的伺服器突然發生硬碟故障。它還包括經紀風險，如經紀商破產(此說並非危言聳聽，引發恐慌的明富環球就是一個例子)。
總而言之，它覆蓋了幾乎所有可能幹擾到交易實現的因素，而其來源各不相同。已經有成套的書籍介紹量化交易策略的風險管理，本人也就不再對所有可能的風險來源做詳細說明。
風險管理還包括投資組合理論的一個分支，即所謂的「最優資本配置」，涉及到如何將資本分配給一組策略、如何將資本分配給策略內不同交易的方法。這是一個復雜的領域，依賴於一些高級數學知識。
最優資本配置與投資策略杠桿通過一個名為凱利准則的業界標准建立聯系。本文是一篇入門文章，我在此不詳談其計算。凱利准則對策略預期年化預期收益的統計性質做過一些假設，但是它們在金融市場中並不一定成立，交易員因此在實現時通常會有所保留。
風險管理的另外一個關鍵成分涉及到交易員自身心理因素的處理。盡管大家都承認，演算法交易若無人為干涉，不太容易出現問題。交易員在交易時，稍不留神仍然可能會摻入許多認知偏差。
一個常見的偏差是厭惡規避，當人發現損失已成定局，其所帶來的痛苦，可能會麻痹人的行為，不能做到及時拋盤止損。類似地，由於太過憂心已經到手的預期年化預期收益可能賠掉，人們可能也會過早拋盤收利。
另外一個常見的偏差是所謂的偏好偏差：交易員太看重事件而非長遠地看問題。此外，當然不能落下「恐懼與貪婪」這對經典的情緒偏差。這兩種偏差常導致杠桿不足或杠桿過度，造成爆倉(賬戶資產凈值近乎為零或更糟)或盈利縮水的局面。
總結
由此觀之，量化交易是數量金融學中一個雖趣味十足但極其復雜的領域。我對這個話題的討論淺嘗輒止，文章就已經這么長了！我在文中三言兩句帶過的問題，已經有大量的相關書籍和論文出版。
因此，在你申請量化基金交易職位前，務必要進行大量的基礎調研，至少應當具有統計學和計量經濟學的廣泛背景，以及使用MultiCharts、MATLAB、Python或者R程序語言實現的豐富經驗。如果應對的是更加復雜的高頻端策略，你的技能組合可能還要包含Linux內核修改、C/C++、匯編編程和網路延遲優化。

❹ CQF是什麼考試考什麼內容

CQF又稱為國際量化投資分析師，是由Paul Wilmott博士在2003年創辦的全球知名的量化金融認證。通過CQF的學習，學員可以系統性的掌握量化領域必備的各項知識技能，從而掌握實用的量化金融技術。
不過，CQF並不是簡單的一個考試，而是類似於一個海外的碩士項目，基本就是把一個碩士的課程搬到線上，CQF通過老師線上授課，線下學生自己完成作業，還有線上習題課等方式教授考生知識。不過這個項目的時間成本和經濟成本比碩士項目低得多，靈活性很大，最快6個月持證，考試可以隨時延期，只要在三年之內完成就可以。
CQF考什麼內容？
CQF考試所涉及的課程內容分別為：量化金融基礎、量化風險和收益、股票和現金、數據分析和機器學習I、數據分析和機器學習II、債券和評級、高級選修課程（選擇兩門）。
高級選修課程具體有：演算法交易、高級計算方法、高級風險管理、高級波動率模型、基於Python的機器學習、高級投資組合管理、交易對手風險模型、量化中的行為經濟冊搏裂學、基於R語言的量化金融分析、風險預算、金融科技、C++編程等12門。
CQF什麼時候考試？
CQF具體的考州閉試時間安排如下：
1、第一場考試，在完成第一門和第二門必修課後；
2、銀孫第二場考試，在完成第三門必修課後；
3、第三場考試，在第五門必修課開始兩周之後；
4、在第五門必修課程接近尾聲的時候，需要完成最終的project，可以依據個人興趣和選修課選擇的內容進行選擇。
CQF考試的形式是開卷考試，基本上是將課上的內容進行深化。
CQF考試可以延期嗎？
CQF整個項目包含三次考試和一個Final Project，每學期的考試最多都可以申請2次延期，每一次考試最多延期一次，最終的project不允許延期。延期是沒有額外費用的。如果要申請延期考試的同學需要在考試截止日前，在自己的Learning Portal提交申請，申請提交後，系統將自動的將考試的截止日期延長兩個周。如果大家忘記提交考試答案也不用擔心，在考試截止日期之前如果沒有提交自己的答案，將會自動延期到下一個program。

❺ CQF考試考什麼考試成績什麼時候出

CQF考試內容由六個模塊，兩賀鋒個選定的高級選修課組成，具體如下：
模塊一：量化投資基礎，使用隨機計算作為工具，並學習如何使用簡單的隨機微分方程及其相關的普朗克和科爾莫戈羅夫方程。
模塊二：量化分析風險和收益，學習馬科維茨的經典投資組合理論，資本資產定價模型以及這些理論的最新發展。
模塊三：股票和現金，使用各種數學知識來了解股票和貨幣背景下的理論和結果，以使您熟悉當前使用的技術。
模塊四：數據分析和機器學習I，學絕含習基本的數學工具，深入研究監督學習的主題，包括回歸方法，k近鄰，支持向量機，集成方法等等。
模塊五：數據分析和機器學習II，從無監督開始學習，深度學習和神經網路，我們將進入自然語言處理和強化學習。
模塊六：債券和評級，回顧行業中使用的多種利率模型，學習信用以及如何在量化金融中使用信用風險模型，包括結構化，簡化形式以及關聯結構模型。
高級必修課（任選兩科）：高級投資組合管理、高級機器學習I、高級機器學習II、高級風險管理、高級波動率建模、演算法交易I、演算法交易II、量化分析師的行為金融學、c++、交易對手信用風險建模、Fintech、量子計算在金融中的應用、數值方法、R代表數據科學與機器學習、風險預算：基於風險的資產配置方法。
CQF考試什麼時候考？
CQF項目一共有三場考試和一個Final Project，形式是開卷考試，基本上是老師的上課或者習題課講過的內容進行深化，最後的project有多個題目的選擇，大家可以依據個人興趣和選修課選擇的內容進行選擇。每次考試的開始時間如下：
第一次考試：完成第一門和第二門必修課後；
第二次考試：完成第三門必修課後；
第三次考試：第五門必修課開始兩周之後；
Final Project：在第五門必修課程接近尾聲的時候開始。
CQF考試成績什麼時候出？
CQF考試在提交考試答案兩周後考試官方會給出老師的評分，考生只需耐心等待官方的通知即可。考試的評分是按照每一個小題答案的准確性進行評定的，最後的得分就是每一個小題的准確性乘以對應的權重。
CQF考試合格分數
CQF考試通過的分數為60分，如果考試沒有達到60分，那麼需要進行補考，如果補考通過了，不並拍笑管成績如何都是60分。

❻ 量資是什麼意思

問題一：建築工程中量資是什麼意思 1、測量原始資料、原始觀測數據和記事項目，必須嚴格按測量規定的內容及格式統一填寫，現場記錄清晰、完整，不得事後補記。記錄手薄必須填列頁次，註明日期、起止時間、地點、測量項目、觀測者、記錄者、天氣情況及使用儀器等。
2、測量計算成果和圖表，必須標注清楚，計算過程清晰並簽署完備。未經復核、檢算和簽署不完備的測量資料不得使用。成果交接時需填寫測量成果交接書，測量交辯歷沒接書必須填寫工程名稱、測量日期、交接時間、交接內容、交接單位，交接雙方負責人簽字。測量成果移交後，接受單位需對成果資料和現場樁點進行復測核對，發現問題及時上報，爛慶以便及時處理。
3、測量工作注意事項：為確保測量成果質量，對工程項目的關鍵測量科目必須實行徹底換手測攜納量，一般測量科目應實行一般換手測量。徹底換手測量，須更換全部測量人員、儀器及計算資料。一般換手測量，須更換觀測和計算人員。當換手測量成果與原測量成果恭較大差異時，應再次換手復測，直至確認測量成果准確可靠。各測量單位必須將換手測量成果資料與初始測量成果資料一並保存；委託外部單位測量的，還應將其測量資格證明和委託測量協議復印件留存備查。所有測量成果（現場樁厥和內業資料）經測量計算，確認無誤後，辦理移交簽字手續。
4、所有測量依據圖紙必須以紙質版施工圖紙為准，電子版圖紙僅供參考。

問題二：亮資和量資術語解釋 亮資是經濟術語亮資，是指在經濟活動過程中，向活動對象（合作對象或購買...要看你是個人還是企業量資

問題三：資質是什麼意思？ 資質是指能區分在特定的工作崗位和組織環境中的工作績效的個人特質。這些個人特質既包括知識、技能等表層特質，又涵蓋了深層的個性、價值觀念，內驅力等方面的內容。現在,我們把這個詞的外延也擴展到法人(既單位或社會組織).例如我們常講房地產開發單位的資質指的就是一能不能進行房地產開發，二不同資質開發的面積及房屋類型不一樣。
1973年，美國哈佛大學教授麥克萊蘭德在其發表的題為《測量資質而非智力》（Testing for petence Rather Than for Intelligence）的論文中，首次提出了資質（petence）一詞。這個詞在國內有四種翻譯法：勝任力，勝任特徵，素質，資質。雖然具體用語上有差異，但其內涵是一致的。
麥克萊蘭德認為，個人的行為品質和特徵比智商更能有效地決定人們工作績效的高低，因此應該改變過去那種對人的認知能力進行總體測試的方法，轉而衡量那些對人在某一特定工作中的績效表現有直接影響的特徵。他把這些特徵稱作資質。
自從資質的概念提出之後，很多學者從各自不同的角度出發對「資質」一詞提出了各自不同的解釋。總體來說，學者們關於資質的定義，在內容上可以分為以下幾種觀點：
1、資質是一種個人的基本特徵
資質是個人所具有的與工作相關的一種特徵，正是這種特徵產生了績效優異者和績效不良者的區別。資質是一個人或個體的基本特徵，與高效率和高效的工作業績有密切聯系，並且可以測量。為了區分一般員工和優秀員工，人們一般將資質分為普通資質和特殊資質兩類，普通資質是指從事工作必要的條件，特殊資質則是能夠將普通員工和優秀員工區分開的資質。
2、資質是一種行為
這種觀撫強調資質的可觀察性，主張資質是一種可以預期並加以衡量的、用來完成和實現工作目標的行為或者行為組合，是人們（在工作中）需要展示的行為模式的組合，而不是工作本身。資質是一種明顯的、能使個體勝任的完成某項工作的行為。換言之，那些導致工作績效有差異的個人行為，就構成了資質，它是一種未來導向的工作行為，可以被觀察、教授、習得和測量。
3、資質是一種知識／技能
資質是與工作相關聯的一系列知識和技能的組合。
也有人將資質界定為完成日常、戰術性工作所需要的職位要求，是會對工作產生影響的知識、態度或者技能，與工作績效相關並且可以測量和提升。可以被轉移到其他工作之中的。可轉移的資質是任何工作的基礎和關鍵部分。
4、資質是一種綜合體
該觀點認為資質不能簡單地歸結為單一的維度定義，或者說資質是包括幾個方面的綜合體。一方面，資質包括了知識、技能和能力，它主要是由工作所需要的知識和技巧所組成的。它對於完成那些常規的、有計劃的和擁有技術本質的工作任務來說具有指導意義，稱之為技術資質。另一方面，資質還包括了其他的一些個人特徵，例如動機、態度、個性，這些對於完成工作中那些不是那麼常規、有計劃性和技術性的部分來說是必需的。
綜合上述的觀點，我們不難得出資質的一般性定義：所謂資質，就是個體所具有的知識、能力和態度等多種因素的組合，這種組合產生了績效優秀者與績效一般者的區別。資質具有以下特徵：
資質與績效水平相聯系，任職者在資質上的差別將體現在工作績效上的差異；
資質的本質和基礎是個體特徵的綜合表現，是由資質要素構成的，包括個體的知識、能力水平以及心理活動過程，三者是缺一不可的有機整體；
資質是可以觀察、分級並測量的，無論是什麼類型或者表現形式的資質要素......>>

問題四：資本總量是什麼意思 通俗的說，資金總量就是某地區所聚攏的資金，形象點，「你家裡有多少現錢（包括存款，也包括你自己掙的，借來的）」。

問題五：股票量化是什麼意思 就是當天的量能和過去五天平均量能的比

問題六：經濟里的資本存量是什麼意思,怎麼算的? 資本存量 capital accumulation;
許多實證研究都要涉及到對資本存量K的估計 ,但是現有研究中對資本存量的估計值存在較大的差異,可以說現在中國乃至世界並沒有一整套完善且科學的方法。沒有現成計算公式。
但是可以通過經濟學建模思想，選取相關影響變數，設計相關影響變數參數 ，最後設計所需函數。當然其基礎在於掌握大量現實數據，並作出一次又一次的數據修訂，變數增刪，和各種計量經濟分析。
下面這部分，在學術界已經被公認，即相關概念的闡述，網路和中國期刊資料庫給的答案相同，望您揣摩。
資本存量 在學術文獻中的解釋
1、所謂資本存量,從企業資本經營角度看,是指企業現存的全部資本資源,它通常可反映企業現有生產經營規模和技術水平
文獻來源
2、途徑之一：調整資本存量所謂資本存量是指已投入企業的各類資本的總和.它以資產形式存在又叫資產存量.根據它在生產過程中所處的狀態可以劃分為兩類：即正在參與再生產的資產存量和處於閑置狀態的資產存量包括閑置的廠房、機器設備等
文獻來源
3、資本存量是指經濟社會在某一時點上的資本總量.資本增量則是一定時期內增加到資本存量中的資本流量.增量資本的投入便是投資一旦投資行為完成便形成新的時點上的資本存量
文獻來源
4、資本存量是指在一定時點上所積存的實物資本反映在一定時點上人們所實際掌握物質生產手段.大多數研究經濟增長的學者認為用資本存量作為度量資本投入的指標是合適的
文獻來源

問題七：量化投資是什麼意思 量化投資是一種操作方法或操作理念，與其他各種「非量化」的方法並列。量化也可以採取擇時、趨勢跟蹤、超跌、強弱對沖等等投資模型。區別僅在於，量化投資會使用量化的行情和走勢來進行買賣點決策，而不是傳統的圖形式行情。
量化投資是很廣泛的一個概念，可以這么說，只要你不是簡單地拍腦袋、或者是聽消息進行的投資行為都可以叫量化投資，是不是瞬間沒有了高大上的感覺？:) 最常見的，你通過MACD指標頂背離、底背離進行交易，也是量化投資，因為MACD指標是有嚴格數學公式計算出來的。同樣，你根據財務指標選股，構建股票組合也是量化投資，因為你的決策基本是基本面數據； 這些都很「老土」，那麼來點新的，通過多因子模型構建投資組合、然後每天用程序進行風險測算並自動調倉，用演算法交易完成調倉動作的執行（比如一次性買200萬股，總不能一單下去吧），這夠「高大上」了吧，前提是你得有一套復雜而完善的系統支持。

❼ 如果從零基礎開始學量化投資，需要學哪些

學習量化投資和大數據分析，首先你得具備一定的數學基礎、統計學基礎，經濟學基礎以及物理較好一定的編程能力（最好是學python，入門快，效率高），如果這些基礎你都不具備，沒關系，說好的零基礎入門，那就跟著我一步一步的走。

一. 數學

打好數學基礎，學一學集合論、統計學方面的知識，集合論和統計學如果沒學過建議先入個門。下面有幾本書，個人覺得講的十分的透徹，下面就分享給大家。

《概率論與數理統計》

CSDN下載鏈接：https://download.csdn.net/download/sinat_31397599/10596845

網路雲鏈接：https://pan..com/s/10G95rPCE6kdwi8dSkG8xng

《數理統計學教程》

CSDN下載鏈接：https://download.csdn.net/download/sinat_31397599/10596851

網路雲鏈接：https://pan..com/s/13ShF4T9zgaPUbdP5hOfpsg

二. 經濟學&金融學

數學基礎學習完成後，就要進行進一步的學習了，接下來那就看一點計量經濟學和中級微觀經濟學方面的書，下面我給大家推薦幾本我認為比較好懂且幹活很多的書，以下這三本正好是講的不同的三個知識模塊，也是後面一定要用上的，請各位接好武功秘籍了。

《計量經濟學導論》

中文版CSDN下載鏈接：https://download.csdn.net/download/sinat_31397599/10596855

中文版網路雲鏈接：https://pan..com/s/1lcWY-CWanCEV05arliSneA

《微觀經濟學》

中文版CSDN下載鏈接：https://download.csdn.net/download/sinat_31397599/10596861

中文版網路雲鏈接：https://pan..com/s/1haYo2z2AUQ2KDRy1ims1Uw

《期權,期貨和其他衍生品》

中文版CSDN下載鏈接：https://download.csdn.net/download/sinat_31397599/10596863

中文版網路雲鏈接：https://pan..com/s/1cr_31mgJCYIRW8oToRpjSA

三. 計算機與編程

1. 計算機

你如果之前沒有學過計算機相關知識，我建議可以先看一本書入個門，因為學懂了以上兩方面的理論進行實踐操作了，正所謂是實踐出真知嘛！

要實踐的話就必須掌握一門編程技術，我推薦使用python語言，簡單好上手，並且各種豐富的資源庫讓你事半功倍。

《零起點Python大數據與量化交易》

CSDN下載鏈接：https://download.csdn.net/download/sinat_31397599/10596866

網路雲鏈接：https://pan..com/s/1YQ9e_fkkqF27z9jxG83tfQ

四. 實踐

現在有一些在線的金融系統，可以給你機會讓你寫你自己的模型的，你多留意一下，閑來沒事兒寫幾個交易模型試一試。
據我所知目前大多數寫交易模型的，都沒有較強的綜合能力（綜合經濟金融、數學、編程這三個方面），你要想比他們都強，那就把這三個方面的基礎都打好。

最後，加油奮斗吧，相信自己，只要你努力，你肯定是最棒的。

引用自《

小判官教你零基礎入門量化投資，大數據分析，內含對應資料下載地址。

》，鏈接為網頁鏈接

❽ 什麼是量化交易，未來前景如何知道的講講。

國外量化交易已經發展了40年左右，量化交易程序換交易佔比60%，量化基金規模達到30個億美元，而國內量化交易起步較晚第一隻量化基金在2004年左右，至今量化交易規模不過2萬億RMB，國內現在的量化人才也很缺失，隨著過來一批量化交易的海龜回來從事量化交易會一定程度帶動行業的發展，但是仍需一定時間，加上國內量化交易政策還不夠明朗，整體來說量化交易在國內還是一年藍海，但是路途並非坦途。

❾ 如何系統地學習量化交易

首先，我對這個問題是完全不知道怎麼回答，為此，我專門去請教了我的老師。

• 我理解很難有一個定量交易的所謂的系統學習過程，定量的只是手段，交易邏輯是多樣的，你可以通過形態描述，追蹤市場方法，如不合理的降價，也可以把天體物理、小波分析、神經網路等復雜模型應用其中，你可以做的是K線結構上的策略，也可以做日線或每500毫秒數據進行決策的策略。所有的一切目的就是為了獲利，所謂量化和程序化只是實現這一目的的手段。

  

• 一個strategist需要思考策略的思維框架，實現方式，而developer則是側重了前後端介面，輸入輸出，界面設置，風控機制，平台拼接等等很多很多方面。其實很不相同吧。

❿ CQF是什麼考了有作用嗎

CQF指的是量化投資分析師，是量化領域的專業證書。CQF目前在國際上有較高的知名度，國際海外學員較多，發展規模較快，具有真正的國際性。
通過CQF的學習，學員可以系統性的掌握量化領域必備的各項知識技能，從而掌握實用的量化金融技術。考試通過後由英國CQF總部頒發證書。
CQF證書的作用是什麼
CQF的含金量在國內有多少，CQF在其實在國際上贏得了一致的認可和高度贊譽，其學員絕大部分就職於高盛、美扒喚林、摩根、匯豐滲此檔、花旗、巴克萊、荷蘭銀行、美洲銀行、國際清算銀行、畢馬威等。
CQF講師團隊中既有牛津大學學者，也有經驗豐富的銀行及對沖基金資深從業人員。其中，Paul Wilmott博士是全球數量金融工程領域最享有盛名的專家之一，牛津大叢亂學學者，被學員們戲稱為「Wizard in Mathematics」,即「數學巫師」，在學術界與實務界享有極高的聲望。CQF其實側重的就是Black Schores期權定價公式這一個數學理論，以及一些極為基本的Machine Learning。然而，在中國，真正做量化的機構就目前統計結果來看，一般來說買方基金的量化多因子產品對量化的應用程度以及就業崗位佔比比較大，比較多。所以多因子投資模型（Multi Factor Investment Model）是中國量化投資市場的基本中的基本。
2023年CQF是什麼時候考試
2023年最新考試計劃安排在1月和6月，量化金融分析師考試可以延期，在整個量化金融分析師項目的四次考試中，最多可以申請兩次延期，每一次考試最多延期一次，最終的project不允許延期。
如果要申請延期考試的同學需要在考試截止日期前，在自己的Learning Portal提交申請，申請提交後，系統將自動的將考試的截止日期延長兩個周。
在考試截止日期之前如果沒有提交自己的答案，將會自動延期到下一個program。
CQF報考條件是什麼
CQF的報名是申請審核制，CQF項目對大家的專業、學歷背景和年齡等沒有明確要求，具體的報考要求如下：
1.考生應對金融具有濃厚的興趣，並具備一定的金融投資分析技能。
2.考生需要具備一定的數學水平。
3.考生需要具備一定的編程能力。